Los departamentos de RRHH tienen a su disposición numerosos documentos de los que extraer información para mejorar la gestión de personas dentro de una organización: currículums, acciones formativas, cartas de recomendación, encuestas de clima laboral, contratos, etc.
Es por esto que el análisis de estos textos se convierte en una oportunidad para mejorar el desempeño y los resultados. ¿Cómo? A partir de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), un campo un campo de la Inteligencia Artificial basado en la tecnología Big Data.
El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) participó en una jornada de formación organizada por la Cámara Navarra de Comercio e Industria para explicar qué es el PLN y cómo se puede sacar el máximo partido a la información que se maneja día a día desde RR.HH.
Casos de análisis de texto en RR.HH.
Pablo Haya, director de Social Business Analytics en el IIC, y Carmen Torrijos, lingüista computacional en el IIC, fueron los encargados de explicar en qué consiste el Procesamiento del Lenguaje Natural, cuáles son sus ventajas, los procedimientos principales y qué tareas se pueden llevar a cabo.
Además, se apuntaron algunos casos de uso en el ámbito de Recursos Humanos, como el tratamiento de texto en procesos de selección, la detección de documentos similares o la robotización documental.
También se contó con Sergio Raja, responsable de People Analytics en Naturgy, para explicar el proyecto de análisis de comentarios del Servicio de Atención al Empleado que se llevó a cabo en la organización.
Entre las motivaciones de Naturgy para aplicar técnicas de PLN estaba, por un lado, dedicar los recursos del call center a tareas más inteligentes que la clasificación de comentarios y, por otro, la inecuación entre puntuaciones cualitativas y puntuaciones cuantitativas, y la necesidad de analizar el sentimiento en los campos de texto libre de sus encuestas.
Tras describir el caso de éxito y los resultados, las preguntas de los asistentes – responsables de Recursos Humanos de diversas PYMES de la Comunidad de Navarra y de algunas multinacionales ubicadas en la región – se centraron en cómo aplicar las técnicas de PLN para poder aprovechar el potencial de sus datos en texto, incluso en el ámbito de las PYMES o con volúmenes de datos reducidos.